CN106502459A - 一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法，包括以下步骤：S1：平行于电容屏一边进行一次直线触控，对电容屏进行多次扫描，得到电容触控轨迹数据，利用质心法确定电容触控轨迹中各个触控点的位置坐标，得到电容触控轨迹；S2：采用信号分解方法求解噪声轨迹，根据噪声信号的数理统计方法，计算噪声轨迹的方差；S3：采用扩展卡尔曼滤波方法对电容触控轨迹进行平滑滤波，本发明能够对电容屏触控轨迹噪声进行有效的平滑滤波处理，提高电容屏触控的准确性和处理噪声的性能，获得更好的触控用户体验。

Description

一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法

技术领域

本发明涉及电容屏信号处理领域，更具体地，涉及一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法。

背景技术

目前，电容式触摸屏已成为人机交互界面的主流选择，电容式触摸屏以其良好的触控体验赢得了广大用户的认可，但电容式触摸屏易于受设备内部噪声的影响而产生虚假和错误的响应，其典型表现为在触控操作过程中出现触控轨迹中触控点的预测不准确和锯齿形轨迹的输出，从而影响用户体验水平。面对来自于系统内部的直流转换器、显示驱动器、天线或其它来源的噪声的影响，触控驱动都必须做到相同的用户体验水平，那么采取必要的、可行的滤波抑制算法以减少噪声对电容屏触控精准检测来说是极其重要的。

随着信号处理技术的不断发展，利用硬件处理或者软件处理的方法对触控信号中存在的噪声进行特征分析和滤波处理，输出稳定可靠的触控轨迹，已成为国内外学术界的研究热点之一，对于触控轨迹信号的滤波处理，已有的研究采用滑动平均滤波和线性卡尔曼滤波等方法进行噪声处理。但滑动平均滤波算法无法较好的处理高噪声干扰的触控轨迹数据以及平衡滤波效果与处理速度间的关系；线性卡尔曼滤波没有考虑触控过程的非线性过程，滤波效果受到一定的限制。

因此，为了获得更好的电容屏触控体验，需要提供一种用于电容触摸屏触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法。

发明内容

本发明是为了实现电容触控轨迹噪声的抑制，以便于为用户提供更好的电容屏触控体验而提供的一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：平行于电容屏一边进行一次直线触控，对电容屏进行多次扫描，得到电容触控轨迹数据，利用质心法确定电容触控轨迹中各个触控点的位置坐标，得到电容触控轨迹；

S2：采用信号分解方法求解噪声轨迹，根据噪声信号的数理统计方法，计算噪声轨迹的方差；

S3：采用扩展卡尔曼滤波方法对电容触控轨迹进行平滑滤波。

优选的，所述步骤S1包括：

S11：对电容屏进行多次扫描，得到由多个矩阵阵列组成的多帧的电容触控轨迹数据，以直线触控方向为x轴建立直角坐标系；

S12：选取第k次扫描得到的所述电容触控轨迹数据单帧中电容值最大的采样点，将所述电容值最大的采样点的电容值与预设的阈值进行比较，当所述电容值最大的采样点的电容值大于所述阈值时，判定所述电容值最大的采样点为电容触控轨迹上的触控点；

S13：确定所述触控点的坐标为所述电容触控轨迹数据单帧中以电容值最大的采样点为中心的触控影响区域中的所有采样点的电容值加权计算得到，所述触控点的坐标为

其中，C_xy为电容触控轨迹数据单帧中坐标为(x,y)的采样点的电容值，Ω为触控点的影响区域，P_{max x}(k)为电容值最大的采样点的x方向坐标，P_{max y}(k)为电容值最大的采样点的y方向坐标，P_x(k)为第k次扫描时触控点的x方向坐标，P_y(k)为第k次扫描时触控点的y方向坐标；

S14：依次连接求得的各个触控点的坐标，得到电容触控轨迹。

优选的，所述步骤S2包括：

S21：将电容触控轨迹分解为真实轨迹与噪声轨迹两部分

P(t)＝P_D(t)+n(t)

t＝kT₀

其中，t为扫描时间，T₀为扫描间隔，P(t)为电容触控轨迹，P_D(t)为真实轨迹，n(t)为噪声轨迹；

S22：电容触控轨迹的真实轨迹在y方向为恒定值Y₀，则y方向上触控轨迹在t时刻的轨迹为

P_y(t)＝Y₀+n_y(t)

其中，n_y(t)为时刻t叠加在真实轨迹y方向上的噪声轨迹；

真实轨迹为

其中，T为电容屏触控的时间长度；

则y方向噪声轨迹为

x方向噪声轨迹为

n_x(t)＝n_y(t)

电容触控轨迹中噪声轨迹的统计均方差是反映电容触控轨迹波动的指标，噪声轨迹的统计均方差为

则触控轨迹信号的噪声均方差为

优选的，所述步骤S3包括：

S31：将电容触控过程视为白噪声作用下的一个线性系统的输出，建立电容触控过程的状态空间模型为

其中，为手指触控位置和速度的过程状态向量，为线性系统的状态转移矩阵，为手指移动的随机加速度值，为加速度参数；

S32：采用递归算法来估计状态矢量，通过更新测量方程消除触摸点的噪声信号，实现对电容触控轨迹的平滑滤波处理，建立线性系统的更新测量位置向量为

其中，x₀为直角坐标系的原点的横坐标，y₀为直角坐标系的原点的纵坐标，x(k)为第k扫描时触控点的x坐标，y(k)为第k扫描时触控点的y坐标，V(k)为触控传感器的测量误差，其方差为D(n)。

本发明的有益效果如下：

本发明能够有效滤除电容屏触控的噪声信号，获得平滑的电容触控轨迹，从而提高电容屏触控的准确性，获得更好的电容屏触控用户体验。

附图说明

图1示出一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法。

图2示出了扫描电容屏获得的电容触控轨迹。

图3示出了电容触控轨迹在x、y方向上的轨迹分解图。

图4示出了电容触控轨迹在y方向上的噪声轨迹图。

图5示出了电容触控轨迹的平滑滤波处理结果。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说明。附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。

如图1所示，本发明公开了一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法，包括以下步骤：

S1：平行于电容屏一边进行一次直线触控，对电容屏进行多次扫描，得到电容触控轨迹数据，利用质心法确定电容触控轨迹中各个触控点的位置坐标，得到电容触控轨迹。其中，可平行于电容屏的长边或短边进行手指直线触控，所述步骤S1具体分为以下步骤：

S11：对电容屏进行多次扫描，扫描间隔为T₀，得到由多个m×n交叠互电容矩阵阵列组成的触控轨迹数据C，其中第k次扫描得到的触控轨迹数据单帧C(k)为

其中，m为电容屏的驱动电极个数，n为电容屏的感应电极个数。

所述触控轨迹数据C记录了多次扫描电容屏时，电容屏所有节点处的电容值，所述C(k)表示在时刻kT₀时扫描电容屏获取的电容屏所有节点处的电容值。

S12：以直线触控方向为x轴建立直角坐标系，选取所述C(k)中电容值最大的采样点的坐标位置为

P_max(k)＝(P_{max x}(k),P_{max y}(k))

其中，P_{max x}(k)为电容值最大的采样点的x方向坐标，P_{max y}(k)为电容值最大的采样点的y方向坐标。

将所述电容值最大的采样点与预设的阈值进行比较，当所述电容值最大的采样点的电容值大于所述阈值时，判定所述电容值最大的采样点为电容触控轨迹上的触控点。

S13：通常情况下手指触控可引起电容屏中的d×d个节点面积下的电容显著变化，其中区域宽度d一般为奇数，优选的，d为3、5、7等，更优选的，d为3，确定所述触控点的坐标为所述触控轨迹数据帧中以电容值最大的采样点为中心的d×d区域Ω中的所有采样点的电容值加权计算得到，所述触控点的坐标为

P(k)＝(P_x(k),P_y(k))

其中，C_xy为电容触控轨迹数据单帧中坐标为(x,y)的采样点的电容值，Ω为触控点的影响区域，P_x(k)为第k次扫描时触控点的x方向坐标，P_y(k)为第k次扫描时触控点的y方向坐标。

S14：依次连接求得的各个触控点的坐标，得到电容触控轨迹。

如图2所示，所述电容触控轨迹为以恒定速度移动的电容触控轨迹，其在y轴方向的波动近似为零，求得所述电容触控轨迹中所有触控点的位置坐标，并将所有触控点依次连接即可形成电容触控轨迹。

S2：如图3、图4所示，将所述电容触控轨迹分解为真实轨迹和噪声轨迹，采用信号分解方法求解所述噪声轨迹。包括以下步骤：

S21：将电容触控轨迹分解为真实轨迹与噪声轨迹两部分

P(t)＝P_D(t)+n(t)

t＝kT₀

其中，t为扫描时间，T₀为扫描间隔，P(t)为电容触控轨迹，P_D(t)为真实轨迹，n(t)为噪声轨迹；

S22：电容屏触摸轨迹在y方向的真实轨迹为恒定值Y₀，则y方向上触控轨迹在t时刻的轨迹为

P_y(t)＝Y₀+n_y(t)

其中，n_y(t)为t时刻叠加在真实轨迹y方向上的噪声轨迹。

由信号分解的思想可知，信号可以分解为直流分量和交流分量的组合，其中信号平均值记为信号的直流分量，从原信号中去掉直流分量即得到信号的交流分量。则真实轨迹为

其中，T为电容屏触控的时间长度。

从而可以获得该电容触控轨迹的噪声轨迹为

则x方向噪声轨迹为

n_x(t)＝n_y(t)

电容触控轨迹中噪声轨迹的统计均方差是反映电容触控轨迹波动的指标，噪声轨迹的统计均方差为

则触控轨迹信号的噪声均方差为

S3：采用扩展卡尔曼滤波方法对电容触控轨迹进行平滑滤波。包括以下步骤：

S31：扩展卡尔曼滤波方法是一种时域递推算法的滤波方法，作为一种最重要的最优估计理论广泛应用于各个领域。将状态空间的概念引入随机估计理论，将电容触控过程视为白噪声作用下的一个线性系统的输出，用状态方程描述线性系统的输入-输出关系，利用线性系统的状态方程、观测方程和白噪声激励进行估计形成滤波算法。

假设手指电容触控的移动速度为匀速，从而建立触控过程的状态空间模型为：

其中，为手指触控位置和速度的过程状态向量，为线性系统的状态转移矩阵，为手指触控移动的随机加速度值，为加速度参数；

以直角坐标系原点作为触控点的观测位置，由测量获得的触控位置与观测位置之间的距离为观测量，则可以建立触控系统的观测方程为

其中，x₀为直角坐标系的原点的横坐标，y₀为直角坐标系的原点的纵坐标，x(k)为第k扫描时触控点的x坐标，y(k)为第k扫描时触控点的y坐标，V(k)为触控传感器的测量误差，其方差为D(n)。

作为递归算法来估计状态矢量，扩展卡尔曼滤波方法分为时间预测和测量更新。测量更新采用了新的测量值，获得一个改进的后验状态估计。当触控信号采集系统接收触控位置输入数据，扩展卡尔曼滤波方法更新引擎被触发，并且测量、更新方程可以消除触摸位置的测量噪声，从而实现触控轨迹的平滑滤波处理，滤波结果如图5所示。

下面通过一组优选实施例来对本发明做进一步的说明，选取一个7英寸的电容触摸屏为采集平台，以电容触摸屏的长边为x轴建立直角坐标系，平行于x轴方向进行一次直线触控，经数据采集与传输生成上位机的电容触控轨迹数据，利用质心法求解电容触控轨迹，如图2所示。利用信号分解的思想，将电容触控轨迹分解为期望轨迹与噪声轨迹的叠加，得到电容触控轨迹在x、y方向上的分解曲线，如图3所示。分解获得的噪声轨迹，如图4所示。建立电容屏触控系统的状态方程和观测方程，经过扩展卡尔曼滤波方法的递推过程获得触控轨迹的平滑滤波，处理结果如图5所示。

综上所述，本发明公开的一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法能够对电容屏触控轨迹噪声进行有效的平滑滤波处理，提高电容屏触控的准确性和处理噪声的性能，获得更好的触控用户体验。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (4)

1.一种电容触控轨迹噪声信号的平滑滤波方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：平行于电容屏一边进行一次直线触控，对电容屏进行多次扫描，得到电容触控轨迹数据，利用质心法确定电容触控轨迹中各个触控点的位置坐标，得到电容触控轨迹；

S2：采用信号分解方法求解噪声轨迹，根据噪声信号的数理统计方法，计算噪声轨迹的方差；

S3：采用扩展卡尔曼滤波方法对电容触控轨迹进行平滑滤波。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

S11：对电容屏进行多次扫描，得到由多个矩阵阵列组成的多帧的电容触控轨迹数据，以直线触控方向为x轴建立直角坐标系；

S12：选取第k次扫描得到的所述电容触控轨迹数据单帧中电容值最大的采样点，将所述电容值最大的采样点的电容值与预设的阈值进行比较，当所述电容值最大的采样点的电容值大于所述阈值时，判定所述电容值最大的采样点为电容触控轨迹上的触控点；

S13：确定所述触控点的坐标为所述电容触控轨迹数据单帧中以电容值最大的采样点为中心的触控影响区域中的所有采样点的电容值加权计算得到，所述触控点的坐标为

$P_x\left(k\right)=\frac{\underset{x\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}\underset{y\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{C}_{xy}\×\left(P_{\max x}\right(k)+x)}{\underset{x\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}\underset{y\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{C}_{xy}}$

$P_y\left(k\right)=\frac{\underset{x\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}\underset{y\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{C}_{xy}\×\left(P_{\max y}\right(k)+y)}{\underset{x\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}\underset{y\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{C}_{xy}}$

其中，C_xy为电容触控轨迹数据单帧中坐标为(x,y)的采样点的电容值，Ω为触控点的影响区域，P_maxx(k)为电容值最大的采样点的x方向坐标，P_maxy(k)为电容值最大的采样点的y方向坐标，P_x(k)为第k次扫描时触控点的x方向坐标，P_y(k)为第k次扫描时触控点的y方向坐标；

S14：依次连接求得的各个触控点的坐标，得到电容触控轨迹。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

S21：将电容触控轨迹分解为真实轨迹与噪声轨迹两部分

P(t)＝P_D(t)+n(t)

t＝kT₀

其中，t为扫描时间，T₀为扫描间隔，P(t)为电容触控轨迹，P_D(t)为真实轨迹，n(t)为噪声轨迹；

S22：电容触控轨迹的真实轨迹在y方向为恒定值Y₀，则y方向上触控轨迹在t时刻的轨迹为

P_y(t)＝Y₀+n_y(t)

其中，n_y(t)为时刻t叠加在真实轨迹y方向上的噪声轨迹；

真实轨迹为

$Y_0=\frac{1}{T+1}\underset{t=0}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{P}_y\left(t\right)$

其中，T为电容屏触控的时间长度；

则y方向噪声轨迹为

$n_y\left(t\right)=P_y\left(t\right)-Y_0=P_y\left(t\right)-\frac{1}{T+1}\underset{t=0}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{P}_y\left(t\right)$

x方向噪声轨迹为

n_x(t)＝n_y(t)

电容触控轨迹中噪声轨迹的统计均方差是反映电容触控轨迹波动的指标，噪声轨迹的统计均方差为

$D\left(n_x\right)=D\left(n_y\right)=\sqrt{\frac{1}{N+1}\underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(n_y\right(k)-\mathrm{\μ})}^2}$

$\mathrm{\μ}=\frac{1}{N+1}\underset{k=0}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{n}_y\left(k\right)$

则触控轨迹信号的噪声均方差为

$D\left(n\right)=\frac{1}{2}\left(D\right(n_y)+D(n_x\left)\right).$

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31：将电容触控过程视为白噪声作用下的一个线性系统的输出，建立电容触控过程的状态空间模型为

$\stackrel{\→}{P}(k+1)=\stackrel{\→}{A}\stackrel{\→}{P}\left(k\right)+\stackrel{\→}{\mathrm{\Γ}}\stackrel{\→}{U}\left(k\right)$

$\stackrel{\→}{P}\left(k\right)=\left[\begin{array}{c}{P}_x\left(k\right)\\ {\mathrm{\υ}}_x\left(k\right)\\ P_y\left(k\right)\\ {\mathrm{\υ}}_y\left(k\right)\end{array}\right],\stackrel{\→}{A}=\left[\begin{array}{cccc}1& T_0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 1& T_0\\ 0& 0& 0& 1\end{array}\right],\stackrel{\→}{\mathrm{\Γ}}=\left[\begin{array}{cc}{T_0}^2/2& 0\\ T_0& 0\\ 0& {T_0}^2/2\\ 0& T_0\end{array}\right],$

其中，为手指触控位置和速度的过程状态向量，为线性系统的状态转移矩阵，为手指移动的随机加速度值，为加速度参数；

S32：采用递归算法来估计状态矢量，通过更新测量方程消除触摸点的噪声信号，实现对电容触控轨迹的平滑滤波处理，建立线性系统的更新测量位置向量为

$Z\left(k\right)=\sqrt{{\left(x\right(k)-x_0)}^2+{\left(y\right(k)-y_0)}^2}+V\left(k\right)$

其中，x₀为直角坐标系的原点的横坐标，y₀为直角坐标系的原点的纵坐标，x(k)为第k扫描时触控点的x坐标，y(k)为第k扫描时触控点的y坐标，V(k)为触控传感器的测量误差，其方差为D(n)。